• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2012

The scheduling problem of large products like ships, airplanes, space shuttles, assembled constructions, and automobiles is very complex in nature. To reduce inherent computational complexity, we often design scheduling systems that the original problem is decomposed into small sub-problems, which are scheduled independently and integrated into the original one. Moreover, the steep growth of communication technology and logistics makes it possible to produce a lot of multi-nation corporation by which products are produced across more than one plant. Therefore vertical and lateral coordination among decomposed scheduling systems is necessary. In this research, we suggest an agent-based coordinating mechanism for multi-level scheduling systems in supply chain. For design of a general coordination mechanism, at first, we propose a grammar to define individual scheduling agents which are responsible to their own plants, and a meta-level coordination agent which is engaged to supervise individual scheduling agents. Second, we suggest scheduling agent communication protocols for each scheduling agent topology which is classified according to the system architecture, existence of coordinator, and direction of coordination. We also suggest a scheduling agent communication language which consists of three layers : Agent Communication Layer, Scheduling Coordination Layer, Industry-specific Layer. Finally, in order to improve the efficiency of communication among scheduling agents we suggest a rough capacity coordination model which supports to monitor participating agents and analyze the status of them. With this coordination mechanism, we can easily model coordination processes of multiple scheduling systems. In the future, we will apply this mechanism to shipbuilding domain and develop a prototype system which consists of a dock-scheduling agent, four assembly-plant-scheduling agents, and a meta-level coordination agent. A series of experiment using the real-world data will be performed to examine this mechanism.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.92.4-92
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• 2002

In this paper, as an ideal test bed for studies on multi-agent system, the multiple micro robot soccer playing system is introduced at first. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as sensors fusing, robot designing, vision processing, motion controlling, and especially the cooperation planning of those robots. So in this paper we want to stress emphasis on how to evolve the system automatically based on the model of behavior-based learning in multi-agent domain. At first we present such model in common sense and then apply it to the realistic experimental system . At last we will give some results showing that the proposed approach is feasi...

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.105-114
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• 2004

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.1-23
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• 2005

개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.809-816
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• 2010

본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.511-515
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• 2001

Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 1999

최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권2호
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• pp.226-248
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• 2022

The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권3호
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• pp.53-58
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• 2005

In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.270-276
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• 2012

With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.